論文の概要: PalGAN: Image Colorization with Palette Generative Adversarial Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11204v1
- Date: Thu, 20 Oct 2022 12:28:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-21 15:08:10.587711
- Title: PalGAN: Image Colorization with Palette Generative Adversarial Networks
- Title（参考訳）: PalGAN: Palette Generative Adversarial Networksによる画像カラー化
- Authors: Yi Wang, Menghan Xia, Lu Qi, Jing Shao, Yu Qiao
- Abstract要約: そこで本研究では,パレット推定とカラーアテンションを統合した新しいGANベースのカラー化手法PalGANを提案する。
PalGANは、定量的評価と視覚比較において最先端の成果を上げ、顕著な多様性、コントラスト、およびエッジ保存の外観を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.59276436217957
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Multimodal ambiguity and color bleeding remain challenging in colorization.
To tackle these problems, we propose a new GAN-based colorization approach
PalGAN, integrated with palette estimation and chromatic attention. To
circumvent the multimodality issue, we present a new colorization formulation
that estimates a probabilistic palette from the input gray image first, then
conducts color assignment conditioned on the palette through a generative
model. Further, we handle color bleeding with chromatic attention. It studies
color affinities by considering both semantic and intensity correlation. In
extensive experiments, PalGAN outperforms state-of-the-arts in quantitative
evaluation and visual comparison, delivering notable diverse, contrastive, and
edge-preserving appearances. With the palette design, our method enables color
transfer between images even with irrelevant contexts.
- Abstract（参考訳）: 発色には多モードの曖昧さと色出血が依然として困難である。
これらの問題に対処するため,我々は,パレット推定と着色注意を統合した新しいGANベースのカラー化手法PalGANを提案する。
マルチモーダリティ問題を回避するため,入力されたグレー画像から確率的パレットを推定し,生成モデルを用いてパレットに条件付き色割り当てを行う新しいカラー化定式化を提案する。
また,色覚的注意を伴う色出血も扱う。
色親和性は意味的相関と強度相関の両方を考慮することで研究する。
大規模な実験では、PalGANは定量的評価と視覚比較において最先端の成果を上げ、顕著な多様性、コントラスト、エッジ保存の外観を提供する。
パレット設計により,無関係な文脈でも画像間の色移動が可能となる。
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